被譽為「人工智慧（AI）教父」的辛頓（Geoffrey Hinton）近日表示，即便 AI 正在改變程式設計產業，現在仍不是放棄電腦科學學位的時候。
根據《Business Insider》報導，辛頓指出，許多人認為電腦科學學位僅僅是學程式設計，且可能被 AI 取代，但他不認為如此。
他表示，電腦科學學位的價值遠超於程式設計技能，因此他認為「電腦科學學位在很長一段時間內都將具有價值」。
辛頓的看法與其他 AI 及科技領域的領軍人物一致，他們認為，即便自主型 AI 正在擾動曾經極受歡迎的電腦科學學位就業市場，現在仍言之過早，無法斷言電腦科學學位會成為 AI 熱潮下的「受害者」。
OpenAI 董事長 Bret Taylor 就表示，電腦科學學位「極具價值」。他指出：「程式設計遠不止編寫程式碼那麼簡單」，更是一個「了解系統性思考的絕佳途徑」
然而，專家也認為電腦科學課程需要與時俱進。Google Android 部門負責人 Sameer Samat 指出，電腦科學教育應重新聚焦於「解決問題的科學」。
加州大學柏克萊分校教授 Hany Farid 則表示，目前對電腦科學畢業生而言，最佳就業機會不再局限於矽谷的科技巨頭，而是在醫藥運算、醫學影像、計算神經科學、計算金融、數位人文、社會科學及政策等跨領域應用中。
辛頓給中小學生的建議
辛頓同樣堅信，年輕學生從學習程式設計中能獲得莫大益處；然而，隨著 AI 模型愈來愈擅長「vibe coding」，這一點在部分科技圈人士之間也成了引發爭論的議題。
他表示：「在一段時間以前，學程式既是一種很好的智力活動，也有助於找工作；而現在，它依然是一項很好的智力訓練。」
辛頓認為，學習程式設計有點像學習拉丁語，是人文教育的重要組成部分。
他說：「我認為學習程式設計非常有用，即使最後真的由 AI 來完成所有寫程式的工作也是如此。我覺得學寫程式有點像人文學科裡學拉丁文一樣，你可能永遠不會真的用拉丁文溝通，但學習拉丁文本身仍然很有價值。」
整體而言，辛頓對於立志成為高階 AI 研究人員或工程師的學生建議是，與其專注於某一項可能被 AI 取代的具體技能，不如著力提升自己的批判性思維能力。
他指出：「有些能力將永遠具有價值，例如數學、統計學、機率論，以及像線性代數這類的基礎知識，這些始終都很重要。這些不是會消失的知識。」
